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申请/专利权人：天津大学

摘要：本发明公开了一种基于双流编码和交互解码的显著性检测网络系统，该系统包括依序连接的总数据集合、双流编码模块、交互解码模块和融合模块；所述编码模块由主体区域特征提取网络和边界特征提取网络构成，实现原始图像特征的特征提取，进而实现原始图像的边界提取；所述交互解码模块由边界检测网络和主体检测网络组成，利用边界检测网络与主体检测网络共同实现针对不同的任务进行网络训练；融合模块，从解码得到的多尺度主体特征图上采样原图像的尺度，对主体区域特征图进行通道堆叠、卷积映射等操作，得到最终显著性检测结果。与现有技术相比，本发明对多目标和复杂场景的检测结果更出色，检测结果更完整，降低了显著性检测技术的平均绝对误差。

主权项：1.一种基于双流编码和交互解码的显著性检测网络系统，其特征在于，该系统包括依序连接的总数据集合、双流编码模块、交互解码模块和融合模块；其中：所述总数据集合包括训练集、测试集；所述双流编码模块和所述交互解码模块构成区域-边界互补融合网络，所述双流编码模块由主体区域特征提取网络和边界特征提取网络构成；实现原始图像特征的特征提取，进而实现原始图像的边界提取；所述交互解码模块由边界检测网络和主体检测网络组成，利用边界检测网络与主体检测网络共同实现了针对不同的任务进行网络训练；融合模块，从解码得到的多尺度主体特征图上采样到原图像的尺度，对主体区域特征图进行通道堆叠、卷积映射操作，以得到最终的显著性检测结果；对于边界检测网络B，损失函数如下式所示： 其中，表示预测的第i个特征边界图中点k的像素值，表示真实的第i个特征边界图中点k的像素值，真实的边界图来自真实显著图的膨胀腐蚀之差；对于主体检测网络R，损失函数如下式所示： 其中，max·表示最大化函数，表示预测的第i个特征显著图中点k的像素值，表示真实的第i个特征显著图中点k的像素值；所述主体特征提取网络由五个串联的残差卷积块组成，使用经ImageNet数据集预训练的ResNet进行图像特征的提取，得到五阶初始主体特征{Ri}，i＝1,2,3,4,5；所述边界特征提取网络由五阶最大化采样层构成，得到初始边界特征{Bi}，i＝1,2,3,4,5，表达式如下： 其中，HFE,i·表示第i个特征的提取函数，Hpooling,i·表示第i个特征的最大化采样函数，I表示主体区域特征提取网络的输入，E表示边界特征提取网络的输入。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 天津大学 基于双流编码和交互解码的显著性检测网络系统